读《自慢》后的感想

本文分享了阅读何飞鹏先生的《自慢》后的感悟,强调了态度、专业与不断学习的重要性,并通过一个实例说明了职业规划的意义。

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     这几周,花中午休息的时间,看完了何飞鹏先生的《自慢》,颇有感触。此书以作者的所亲身尽力的事情为案例,讲述了作者成为众人公认的成功人士的经历和方法,这些经验和方法也许不适合其它角色或行业,但却是作者最“自慢”的方法。但也能从中看出所有成功人士身上的共性。

     “态度”:干任何工作,如果你都是以先干着在说的态度去做,也许这一身就这么一辈子,混混噩噩的过去了,一事无成;我始终相信人干自己最感兴趣,最孜孜不倦的事情才最有可能成功,否则即使暂时成功了,仍没有改变自己,也不会有多大的成就。我个人觉得,在工作中,要干就把当前工作干好;如果实在忍受不了现在的环境,尽早离开这家公司。

     “专业”:在现在这个竞争日益强烈的社会环境,当与竞争对手交锋的时候,你拿什么取胜对手?这有点像武侠小说里的高手打得难分胜负的时候,某个越高一筹的人使出绝招,一招取胜!所以现在的人们也需要有你的“绝招”,你的专长。

      “学习”:引用书中的句子“任何时候,任何学习”。学习很多人都单纯的认为是读书,但其实很多东西是要经过自己亲生经历,体会,失败,成功后才能领悟的,其实身边的很多人(包括你的竞争对手)或事物都可以从正面或反面的角度领悟到很多东西。

       “职业生涯”:曾经和一个北大的高材生一起合住过一段时间,我个人感觉这朋友能力和各方面都不错,但是由于他起初选定了的行业干了5~6年后,才发现这个行业很难做,最后他决定转行,一切从零开始。

基于Swin Transformer与ASPP模块的图像分类系统设计与实现 本文介绍了一种结合Swin Transformer与空洞空间金字塔池化(ASPP)模块的高效图像分类系统。该系统通过融合Transformer的全局建模能力和ASPP的多尺度特征提取优势,显著提升了模型在复杂场景下的分类性能。 模型架构创新 系统核心采用Swin Transformer作为骨干网络,其层次化窗口注意力机制能高效捕获长距离依赖关系。在特征提取阶段,创新性地引入ASPP模块,通过并行空洞卷积(膨胀率6/12/18)和全局平均池化分支,实现多尺度上下文信息融合。ASPP输出经1x1卷积降维后与原始特征拼接,有效增强了模型对物体尺寸变化的鲁棒性。 训练优化策略 训练流程采用Adam优化器(学习率0.0001)和交叉熵损失函数,支持多GPU并行训练。系统实现了完整的评估指标体系,包括准确率、精确率、召回率、特异度和F1分数等6项指标,并通过动态曲线可视化模块实时监控训练过程。采用早停机制保存最佳模型,验证集准确率提升可达3.2%。 工程实现亮点 1. 模块化设计:分离数据加载、模型构建和训练流程,支持快速迭代 2. 自动化评估:每轮训练自动生成指标报告和可视化曲线 3. 设备自适应:智能检测CUDA可用性,无缝切换训练设备 4. 中文支持:优化可视化界面的中文显示与负号渲染 实验表明,该系统在224×224分辨率图像分类任务中,仅需2个epoch即可达到92%以上的验证准确率。ASPP模块的引入使小目标识别准确率提升15%,特别适用于医疗影像等需要细粒度分类的场景。未来可通过轻量化改造进一步优化推理速度。
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